Schița de curs

Ziua Întâi

  1. Introducere în R & Rstudio (2 ore)
    • Facerea lui R mai prietenos, R și interfețele grafice disponibile
    • Rstudio
    • Scripting în Rstudio
    • Navigare, secțiuni și împăturirea codului
    • Depanare și depanare a codului în RStudio
    • Software și documentație conexe
    • Obținerea de ajutor pentru funcții și caracteristici
    • Proiecte în RStudio
    • Crearea de rapoarte analitice cu RStudio
    • Scurtături de tastatură și funcții utile
  2. Importul/Exportul datelor (1 oră)
    • Fișiere plate – txt, csv
    • Fișiere de foi de calcul – xls, xlsx
    • Date în formate SPSS, SAS și alte formate
    • Accesarea datelor din surse SQL
    • Conectivitatea și operațiunile cu baze de date SQL
  3. Organizarea datelor (2 ore)
    • Tipuri și clase de date
    • Stocarea datelor în R – format Rdata
    • Structura obiectelor
    • Numere și vectori
    • Matrice și tabel
    • Factori
    • Liste
    • Cadre de date
    • Data și ora
  4. Reprezentarea tabelară (3 ore)
    • Prezentarea generală a pachetelor pentru tabele de date – dplyr, tidyr, data.table
    • Indici și subscripți
    • Selectarea, subsetarea observațiilor și variabilelor
    • Filtrarea, gruparea
    • Transformări de recodare
    • Remodelarea datelor
    • Fuzionarea datelor
    • Manipularea caracterelor, pachetul stringr
    • Expresii regulate

Ziua a Doua

  1. Software și documentație conexe (1 oră)
    • Rstudio și GIT – versionare
    • Markdown
    • Rapoarte și prezentări cu LaTeX
    • Aplicații web Shiny
  2. R și Statistică (2 ore)
    • Probabilitate și Distribuție Normală
    • Numere aleatoare
    • Statistică Descriptivă
    • Standardizare și Normalizare
    • Intervale de Încredere
    • Testarea Ipotezelor
    • ANOVA
    • Analiza datelor calitative
  3. Regresie liniară (2 ore)
    • Coeficient de corelație și interpretare
    • Regresie liniară simplă și multiplă
    • Metode de estimare – Pătrate minime
    • Validarea modelului – teste pentru încălcarea ipotezelor
    • Selectarea variabilelor – diferite abordări
    • Regularizări – regresie ridge și lasso
    • Pătrate minime generalizate – neliniaritate
    • Regresie logistică
  4. Proceduri grafice (2 ore)
    • Grafice de bază pentru 1 variabilă
    • Vizualizări pentru 2 și mai multe variabile
    • Parametri grafici
    • Grafice speciale
    • Exportul graficelor în fișiere png, pdf și jpeg
    • Extinderea capabilităților grafice ale R cu ggplot2
  5. Ajutor în R (1 oră)
    • Căutarea în documentația R
    • Pachete R și documentație
    • R Cran Task View – căutare pentru soluții la probleme

Cerințe

Nu sunt necesare cerințe specifice pentru a participa la acest curs.

 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite